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申请/专利权人:华东理工大学
摘要:本发明涉及一种结合贝叶斯超参数优化的基于R‑K的机理数据融合软测量方法。其中,该方法包括以下步骤:获取工业过程数据与先验主方程,利用先验主方程和龙格库塔R‑K推导出质量变量的递归求解方程,建立包含已知部分与未知部分的质量变量预测的机理模型;对机理模型中未知部分使用工业过程数据,利用深度神经网络DNNs求解,并采取贝叶斯超参数优化方法,确保神经网络超参数最优;最后,在测试中,通过质量变量求解方程和DNNs预测的黑箱部分,进而递归预测后续时间的质量变量,得到完整的软测量模型框架。
主权项:1.一种结合贝叶斯超参数优化的基于R-K的机理数据融合软测量方法,其特征在于,所述的方法包括以下步骤:1获取工业过程数据与反应主方程,对先验主方程采用R-K法推导质量变量的递归求解公式,建立包含已知部分与未知部分的质量变量预测的机理模型;2对于机理模型未知部分,采用工业过程数据,建立DNNs软测量模型并结合贝叶斯超参数优化,最终通过质量变量求解方程和DNNs预测部分,得到完整的软测量模型。
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百度查询: 华东理工大学 结合贝叶斯超参数优化的基于R-K的机理数据融合软测量方法
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